오디언스 타겟팅: 데이터로 성과 개선의 지름길 제시하기

퍼포먼스 마케팅에서 빠르게 성과를 내려면 매체 머신러닝의 최적화가 매우 중요합니다.

이를 위해서는 어떤 유저를 타깃으로 삼아 최적화할지 머신러닝이 학습해야 합니다. 아무리 예산을 충분히 투입하고 소재를 잘 준비하더라도, 적절한 타깃을 학습하지 못한 머신러닝은 초기 탐색 과정에서 많은 시행착오를 겪을 수 있습니다.

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이러한 비효율을 줄이기 위한 효과적인 방법 중 하나는 데이터를 활용한 오디언스 타겟팅입니다. 전환 가능성이 높은 유저 데이터를 매체에 정확하게 전달할수록, 머신러닝은 성과로 가는 지름길을 더 빠르게 찾아 캠페인을 효율적으로 최적화합니다.

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이번 글에서는 퍼포먼스 광고 타겟팅에 활용할 수 있는 데이터의 유형과 실제 성과 개선 사례를 소개합니다. 오디언스 타겟팅이 머신러닝 학습의 나침반으로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

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데이터의 세 가지 유형

퍼포먼스 마케팅에서 활용되는 데이터는 크게 세 가지 유형으로 구분할 수 있습니다. 각 데이터는 수집 주체와 활용 목적에 따라 머신러닝에 전달하는 학습 신호의 성격과 강도가 달라집니다.

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데이터 유형을 제대로 이해하면 캠페인 상황에 맞춰 어떤 데이터를 어떻게 조합할지 전략적으로 판단할 수 있습니다. 지금부터 First-party, Second-party, Third-party 데이터의 특징과 실무 활용 방법을 살펴보겠습니다.

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1.  First-Party Data (퍼스트파티 데이터)

퍼스트파티 데이터(First-party data)는 자사가 직접 수집한 내부 데이터를 의미합니다. 웹사이트 방문자 정보, 앱 설치 및 가입자, CRM 정보, 구매 이력, 뉴스레터 구독자 정보 등이 여기에 해당합니다.

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이 데이터의 가장 큰 장점은 정확도와 신뢰도입니다. 브랜드의 실제 고객 또는 잠재 고객으로부터 직접 수집된 정보이기 때문에, 가장 정확한 타기팅이 가능합니다. 다만 데이터 규모와 공유 범위가 제한적일 수 있다는 점은 고려해야 합니다.

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퍼포먼스 마케팅 실무에서는 광고 식별자(ADID/IDFA) 또는 내부 식별 데이터를 광고 플랫폼에 연동·등록하는 방식으로 머신러닝에 명확한 학습 신호를 제공할 수 있습니다.

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2.  Second-Party Data (세컨드파티 데이터)

세컨드파티 데이터(Second-party data)는 타사가 직접 수집한 데이터를 제휴 또는 플랫폼을 통해 활용하는 형태를 의미합니다. 여행 플랫폼이 숙박 예약 데이터를 항공사와 공유하거나, 뷰티 브랜드가 유통사 데이터를 활용하는 경우가 여기에 해당합니다.

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퍼포먼스 마케팅 실무 관점에서는 페이스북이나 구글과 같은 광고 플랫폼의 데이터 역시 Second-party 데이터에 준하는 역할을 합니다. 플랫폼이 직접 보유한 사용자 행동 및 관심사 데이터를 기반으로 광고주에게 타겟팅 옵션 형태로 제공하기 때문입니다.

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이 데이터는 플랫폼 또는 제휴사가 보유한 데이터를 고객사가 직접 소유하지 않고 활용하는 형태이며, 관심사·행동 기반의 집단 단위 세그먼트로 구성됩니다. 또한 타겟 정의와 활용 범위는 플랫폼의 알고리즘과 정책에 의존합니다.

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3. Third-Party Data (써드파티 데이터)

써드파티 데이터(Third-party data)는 외부 플랫폼이나 데이터 제공업체가 여러 출처에서 수집·가공한 데이터를 의미합니다. 대표적으로 DMP((Data Management Platform, 데이터 관리 플랫폼) 데이터 및 통신사/카드사 데이터 등이 이에 해당합니다.
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다만, 개인정보 보호 정책 강화 및 플랫폼 환경 변화로 인해 퍼포먼스 마케팅에서는 Third-party Data 활용이 점차 제한되고 있습니다. 이에 따라 최근에는 에어브릿지, 앱스플라이어, GA4와 같은 앱/웹 측정 툴을 활용해 고객사의 First-party Data와 매체 데이터를 통합적으로 분석하고, 이를 기반으로 오디언스 생성 및 머신러닝 학습 신호를 강화하는 방식이 주로 활용되고 있습니다.

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이러한 툴은 엄밀히 Third-party Data는 아니지만, 외부 솔루션을 통해 데이터를 가공·활용한다는 점에서 실무적으로는 이를 보완하는 역할을 합니다. 특히 일부 MMP(예: 에어브릿지)는 First-party 식별자를 기반으로 오디언스를 생성할 수 있으며, 해당 오디언스를 광고 플랫폼과 연동하여 타겟팅에 활용할 수 있습니다.

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데이터 활용으로 만든 실제 성과 개선 사례

퍼포먼스 마케팅에서 대부분의 광고 캠페인은 구글이나 메타와 같은 광고 플랫폼이 제공하는(실무적으로 Second-party 성격)의 데이터를 기반으로 운영됩니다. 이는 안정적인 볼륨 확보와 기본적인 최적화에는 효과적이지만, 성과 개선이 정체되는 구간에서는 머신러닝 학습 속도와 정확도에 한계가 발생할 수 있습니다.

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이에 따라 실제 운영에서는 매체 데이터 기반 운영에서 성과 개선 속도를 높이기 위해 광고주가 수집한 First-party Data를 직접 매체에 연동하거나 MMP를 통해 확장·활용할 수 있습니다.

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아래 사례들은 기존 Second-party 데이터 기반 운영 외에 First-party 또는 Third-party 데이터를 활용해 머신러닝에 보다 명확한 학습 신호를 전달했을 때 어떤 성과 개선이 있었는지를 보여주는 실제 사례입니다.

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1. 구독형 앱의 효율 개선 사례 (KPI : 구독)

1-1) 구글 잠재고객 신호 활용

• 개요 :  구글 앱 ACa 캠페인 운영 초기 학습 단계에서 타겟 탐색 효율이 낮아, 전반적인 성과가 저조한 흐름 확인
  • 이에 초기 학습 구간을 빠르게 안정화하고 우수 전환 가능 유저에게 효율적으로 도달하고자 고객사 측에서 제공받은 First-party Data 기반 잠재고객 신호 생성 및 캠페인에 적용

• 플랫폼 : 구글

• 활용 데이터 : First-party data - 구독권 구매 고객 ADID
• 결과
  • First-party 데이터 기반 잠재고객 신호 투입 후 2~3일 이내 구독CPA가 약 67% 빠르게 개선되었으며, 초기 학습 효율 안정화 확인
  • 일반적으로 예산 확대 시 단가 상승이 발생할 수 있음에도 불구, 예산 확대와 동시에 구매 전환 수 볼륨도 유의미하게 증가하며 단가 개선과 볼륨 확대가 병행되는 성과를 기록

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1-2) 리타겟팅 캠페인

• 개요 : 메타 / 몰로코에서 앱 가입 및 유입까지는 발생했으나, 구독권 구매로 이어지지 않은 유저 중 전환 가능성이 높은 고가치 유저를 대상으로 리타겟팅 캠페인(RT)을 운영
• 고객사 측에서 전달받은 구매 미진행 고객 ADID 기반 First-party Data를 활용해 잠재 고객군을 정의, 이를 통해 이미 서비스에 대한 인지와 이용 경험이 있는 유저에게 재노출함으로써 구독 전환 유도

• 플랫폼 : 메타, 몰로코

• 활용 데이터 : First-party data - 구독권 미구매 고객 ADID
• 결과: ADID 기반 First-party Data 리타겟팅 이후, 기존 리타겟팅 캠페인 대비 구독 수 약 96%, 구독 CPA 약 40% 개선되었으며 CVR 역시 유의미한 상승을 기록

→ 두 사례 모두 First-party 데이터 기반 오디언스를 활용해 매체 머신러닝에 보다 명확한 학습 신호를 전달한 사례입니다. 구글 잠재고객 활용 사례에서는 초기 학습 단계에서 고가치 유저의 특성을 빠르게 학습시켜 캠페인 효율을 안정화했고, 리타겟팅 캠페인에서는 전환 가능성이 높은 유저를 명확히 정의해 타겟을 정교화함으로써 성과 개선을 이끌어냈습니다.

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2. 라이프스타일 앱의 효율 개선 사례 (KPI : 가입)

• 개요 :
  • 기존 메타 자동 타겟 중심 운영에서 효율 개선을 위해, MMP에서 생성한 6개월 내 가입 유저 유사 타겟 캠페인 신규로 진행
  • 이를 통해 메타 알고리즘에 보다 정교한 학습 신호를 제공하고, 가입 전환 가능성이 높은 유저 발굴 유도

• 플랫폼 : 메타

• 활용 데이터 : First-party Data - 6개월 이내 가입 유저 (MMP를 통해 가공 및 매체 연동)
  • 유사 타겟 3%
• 결과
  
  • 자동 타겟 캠페인과 유사 타겟 캠페인을 병행 운영하여, 자동 타겟은 보다 넓은 유저 풀 확장에 기여하고 유사 타겟은 단가 개선에 효과적인 역할을 수행
  • 각 캠페인의 특성을 구분해 운영함으로써, 확장성과 효율을 동시에 고려한 보다 균형 잡힌 캠페인 운영 구조 확보

본 사례 역시 앱 내 전환을 일으킨 고가치 유저의 특성을 매체에 학습시켜 단기간 내 우수 타겟을 확보한 사례입니다.

특히 메타 유사 타겟의 경우, 타겟 범위와 정확도를 고려해 유사도 1%~10%까지 확장이 가능하며 본 캠페인에서는 보다 정교한 타겟팅을 위해 3%의 타이트한 타겟 설정을 진행했습니다.

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데이터는 머신러닝을 똑똑하게 만드는 핵심 연료입니다

데이터는 머신러닝을 더 똑똑하게 만드는 핵심 연료입니다. 캠페인 상황에 맞춰 First-party, Second-party, Third-party 데이터를 전략적으로 조합해 매체에 학습시킬수록, 머신러닝은 전환 가능성이 높은 고가치 유저를 더욱 빠르고 정확하게 학습할 수 있습니다.

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퍼포먼스 마케팅의 본질은 데이터를 얼마나 정교하게 연결하고 활용하느냐에 달려 있습니다. 초기 학습 구간에서는 First-party Data로 명확한 신호를 제공하고, 볼륨 확장 단계에서는 Second-party Data 및 Third-party Data를 조합해 타겟 범위를 넓혀가는 방식이 효과적으로 활용됩니다.

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MCP란 무엇일까요?

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 데이터를 활용할 수 있도록 연결해 주는 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI 도구가 실시간으로 필요한 데이터를 가져와 활용할 수 있게 만드는 기술입니다.

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앱스플라이어는 이 기술을 활용해 자연어만으로 마케팅 데이터에 바로 접근 가능한 MCP를 선보였습니다. Claude, ChatGPT 같은 AI 도구와 앱스플라이어를 연결하면, 캠페인 성과 분석부터 오디언스 관리, 딥링크 문제 해결까지 질문만으로 처리할 수 있습니다.

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또한 앱스플라이어 MCP는 기술적 배경과 관계없이 누구나 필요한 데이터를 즉시 확인할 수 있도록 지원합니다. 사용자가 직접 질문하든, AI 에이전트에게 작업을 맡기든, 대기 시간 없이 명확한 정보와 실행 결과를 바로 받아볼 수 있습니다.

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AppsFlyer MCP 작동 방식: 솔루션과 LLM의 연결 고리

앱스플라이어 MCP는 Claude, ChatGPT, Gemini 같은 사용자가 선호하는 LLM(Large Language Model) 도구와 앱스플라이어를 연결합니다. 사용자가 질문을 입력하면 MCP가 자동으로 필요한 데이터를 찾아 이해하기 쉬운 형태로 보여줍니다. 어트리뷰션, 분석, 오디언스, OneLink(원링크) 등 앱스플라이어의 모든 기능을 자연어로 바로 활용할 수 있습니다.

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또한 앱스플라이어는 7,000개 이상의 주요 브랜드가 신뢰하는 풍부하고 정확한 데이터를 제공하기 때문에 개인정보 보호를 철저히 준수하며 마케터가 필요한 인사이트를 즉시 확인하고 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

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앱스플라이어 MCP는 개방형 구조로 설계되어 있어, 원하는 방식으로 커스터마이징할 수 있습니다. 미디어 믹스를 최적화하는 AI를 만들거나, 오디언스를 자동으로 관리하는 시스템을 구축하거나, 내부 도구에 MCP를 연결하는 등 복잡한 설정 없이도 필요한 기능을 유연하고 자유롭게 구현할 수 있습니다.

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MCP가 중요한 이유: AI를 마케팅에 활용하기

1. 개발 없이 즉각적인 인사이트 확인

채널별 ROAS를 확인하고 싶거나, 어떤 캠페인이 가장 높은 LTV를 만드는지 알고 싶을 때 앱스플라이어 MCP를 활용해 보세요. 질문만 입력하면 필요한 데이터를 바로 확인할 수 있습니다.

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2. 모든 팀에서 동일하게 사용

앱스플라이어 MCP는 사람이 직접 질문하거나 AI 에이전트가 자동으로 작업하는 방식 모두 지원합니다. Growth, CRM, 제품, 마케팅 팀 등 어떤 팀이든 별도의 설정이나 개발 작업 없이 필요한 인사이트를 바로 확인할 수 있습니다.

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3. 더 강력한 정보 보호

앱스플라이어 MCP는 앱스플라이어의 어트리뷰션 기술을 기반으로 만들어졌습니다. 모든 데이터는 개인정보 보호 규정을 철저히 준수하며, 설계 단계부터 암호화와 보안을 적용했습니다.

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MCP 활용하기: 링크 관리부터 성과 분석까지

1. 마케팅 성과 분석

캠페인 성과를 실시간으로 확인하고, ROI를 비교할 수 있습니다. 채팅창에서 직접 확인하거나, AI 에이전트를 활용해 성과 모니터링부터 최적화, 작업 실행까지 자동으로 처리하세요.

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2. 잠재고객 관리

오디언스가 어떻게 나뉘고 활용되는지 한눈에 확인할 수 있습니다. 질문만으로 오디언스 현황을 조회하거나 실시간 성과를 분석할 수 있으며, 중복된 오디언스를 찾아내고 개선 방안을 제안하는 AI를 직접 만들 수도 있습니다. 필요하다면 여러 채널의 오디언스 정보를 자동으로 동기화하거나 작업을 실행할 수도 있습니다.

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3. 링크 관리

대화형 인터페이스로 OneLink 템플릿과 링크 동작을 간편하게 점검하거나, 에이전트를 활용해 링크 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 문제가 있는 링크를 자동으로 찾아내고, 모든 캠페인이 올바르게 운영되도록 관리할 수 있습니다.

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4. 고객 지원 어시스턴트

앱 설정이나 구현 방법이 궁금할 때 질문만으로 바로 확인할 수 있습니다. AI 어시스턴트가 설정 오류를 찾아내 해결 방법을 알려주거나, 상황에 맞는 가이드 문서를 자동으로 보여줍니다.

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앱스플라이어 MCP와 함께 AI 기반 마케팅의 미래를 만들어 가세요

앱스플라이어 MCP는 AI 기반 마케팅을 향한 중요한 첫걸음입니다. 사람의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합되면, 마케터는 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

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MCP는 캠페인 분석, 오디언스 확인, 딥링크 관리 같은 마케터들의 핵심 업무를 지원하고 있으며, 추후 예측 분석과 에이전트 기반 자동화까지 확대 될 예정입니다. 데이터 기반으로 더 빠르고 정확한 의사결정을 내리고 싶다면, 지금 바로 앱스플라이어 MCP를 경험해 보세요.

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캔버스(Canvas)란?

브레이즈 캔버스(Canvas)는 고객의 행동과 속성을 기준으로 개인화된 메시지 흐름을 설계하는 고객 여정 오케스트레이션 도구입니다. 단일 캠페인이 하나의 캠페인을 특정 조건에 따라 발송하는 데 초점을 맞춘다면, 캔버스는 고객의 행동에 따라 여러 메시지와 채널을 유기적으로 연결합니다.

예를 들어, 회원가입 후 7일까지의 유저 저니 설계, 첫 구매까지의 지속적인 구매 유도 메시지 발송 등 단일 순간에 그치지 않고 지속되는 기간 동안 유저 저니에 따라 메시지를 보낼 수 있습니다.

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왜 캔버스를 활용해야 할까요?

캔버스를 활용하면, CRM 마케팅을 ‘단발성 메시지 발송’에서, 지속적인 고객 경험 관리로 확장할 수 있습니다.

특히 고객 행동이 빠르게 변화하는 환경에서는, 잘 설계된 캔버스가 마케터의 반복적인 운영 부담을 크게 줄여줍니다.

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캔버스의 기본 속성 이해하기

브레이즈 캔버스는 크게 진입 조건(Entry), 액션(Step), 분기(Split)으로 이루어져 있습니다.

해당 속성을 잘 활용하면, CRM 마케터는 하나의 캔버스 안에서 다양한 시나리오를 운영할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 고객의 입장에서도 ‘자연스러운 경험’이 가능해져 더 높은 전환 성과를 기대할 수도 있습니다.

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캔버스 활용 시 유의할 점

브레이즈 캔버스는 강력한 도구이지만, 설계 목적이 명확하지 않으면 오히려 캠페인 운영이 복잡해질 수 있습니다. 하나의 캔버스에는 하나의 목표를 두고, 온보딩•전환•리텐션 등 목적별로 캔버스를 분리해 설계하는 것이 효과적입니다.

또한, 지나치게 많은 분기와 조건은 운영 중 오류나 누락을 유발할 수 있습니다. 초기에는 단순한 구조로 시작하고, 성과와 데이터를 기반으로 점진적으로 고도화하는 방법이 안정적입니다.

마지막으로 데이터 반영 시점을 고려하여 적절한 대기 시간과 조건을 설정해야 합니다.

캔버스는 한 번 만들고 끝나는 것이 아니라, 운영 후 지속적으로 점검하고 개선해야 성과로 이어집니다.

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브레이즈, 정말 제대로 활용하고 계신가요?

CRM 마케팅의 중요성이 높아지면서, 많은 기업에서 브레이즈(Braze)를 활용해 CRM 마케팅을 진행하고 있습니다. 간단하게는 푸시 메시지 발송부터, 깊게는 캠페인 자동화까지. 브레이즈는 많은 CRM 마케터들에게 익숙한 도구가 되었습니다. 하지만 실제로 현장에서 듣는 이야기는 조금 다릅니다.

“기능은 많은데, 어디까지 쓰고 있는지 모르겠다”

”이 정도면 잘 쓰고 있는 건지 감이 안 온다”

브레이즈를 사용하는 것과 잘 ‘활용’하는 것은 다른 문제이기 때문입니다.

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브레이즈 활용도를 점검해야 하는 이유

마티니는 이러한 고민에서 출발해, 브레이즈 활용도를 자가진단 해볼 수 있는 질문을 마련했습니다. 자가진단의 목적은 단순히 점수를 매기는 것이 아니라, 현재 우리 팀의 CRM 운영이 어느 단계에 와 있는지, 그리고 다음 단계로 나아가기 위해 무엇이 필요한지를 스스로 인식할 수 있도록 돕는 데 있습니다.

실제로 자가진단에 참여한 기업들을 살펴보면, 캠페인과 자동화는 잘 운영되고 있지만, 데이터 활용, AI 기능, 신규 채널(RCS 등)은 아직 충분히 활용되지 못하고 있는 경우가 많았습니다.

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브레이즈 활용도 점검하기

브레이즈를 사용하고 있다면, 이제는 ‘얼마나 잘 활용하고 있는지’를 점검해야 할 시점입니다. 지금 바로 우리 팀의 브레이즈 활용도를 진단해 보세요.

자가진단 점수 구간에 따라 현재 브레이즈 활용도가 어느 수준인지 쉽게 확인해볼 수 있습니다. 결과 페이지에서는 현재 활용 단계에 따른 제안도 함께 확인해볼 수 있습니다.

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브레이즈 활용의 다음 단계가 궁금하다면?

마티니가 정리한 브레이즈 활용 인사이트와 실제 사례를 통해, CRM을 한 단계 더 고도화하는 방법을 확인해 보세요.

• ‍생성부터 의사결정까지, BrazeAI 신규 기능
• 떨어지는 CRM 성과, 어떻게 개선할까?: RCS 알아보기

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CRM 마케팅이란?

CRM 마케팅은 'Customer Relationship Management Marketing'의 약자로, 기존 고객과의 관계를 체계적으로 관리하고 강화하는 마케팅 활동을 의미합니다.

신규 고객을 유입시키는 퍼포먼스 마케팅과 달리, CRM 마케팅은 이미 우리 서비스를 경험한 고객들이 다시 찾아오도록 만드는 것에 집중합니다.

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CRM 마케팅의 핵심은 '적절한 시점에, 적절한 채널로, 개인화된 메시지를 전달하는 것'입니다. 고객의 구매 이력, 관심사, 행동 패턴을 분석해 각 고객에게 필요한 정보를 적절한 시점에 전달합니다. 이를 통해 자연스럽게 재방문과 재구매를 유도하고, 궁극적으로 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.

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지금 CRM 마케팅을 시작해야 하는 이유

✅ 고객 생애 가치(LTV) 증대

고객 생애 가치는 한 명의 고객이 우리 서비스를 이용하는 전체 기간 동안 발생시키는 총 수익을 의미합니다. CRM 마케팅은 이 LTV를 극대화하는 것을 최우선 목표로 합니다. 단 한 번의 구매로 끝나는 것이 아니라, 지속적인 관계를 통해 장기 고객으로 만드는 것이 핵심입니다.
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✅ 재구매율 및 충성도 향상

한 글로벌 연구에 따르면, 기존 고객의 재구매율을 5% 높이면 수익이 25%에서 95%까지 증가할 수 있다는 연구 결과가 있습니다. CRM 마케팅은 고객이 우리 브랜드를 다시 선택하도록 만드는 활동입니다. 개인화된 추천, 맞춤형 할인, 적시의 리마인드 메시지를 통해 고객이 자연스럽게 재방문하도록 유도합니다.
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✅ 이탈 방지 및 휴면 고객 재활성화

서비스를 이용하다가 일정 기간 활동이 없는 휴면 고객, 혹은 이탈 위험이 높은 고객을 사전에 파악하고 적절한 메시지를 보내는 것도 CRM 마케팅의 중요한 역할입니다. 예측 모델을 활용해 이탈 가능성이 높은 고객을 미리 감지하고, 특별한 혜택이나 맞춤형 콘텐츠로 다시 관심을 끌어낼 수 있습니다.

예시 ) Braze - Predictive Churn 기능

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CRM 마케팅의 주요 채널

1. 앱 푸시 알림 (APP PUSH)

모바일 앱을 보유한 서비스에서 가장 즉각적인 반응을 이끌어낼 수 있는 채널입니다. 실시간으로 고객에게 도달할 수 있지만, 과도한 발송은 오히려 앱 삭제로 이어질 수 있어 신중한 전략이 필요합니다.

2. 인앱 메시지 (IAM)

고객이 앱을 사용하는 중에 표시되는 메시지입니다. 푸시 알림과 달리 앱 내에서만 보이기 때문에 상대적으로 덜 방해가 되며, 특정 화면이나 행동에 맞춰 맥락에 맞는 메시지를 전달할 수 있습니다.

3. 카카오톡

한국 시장에서 가장 높은 도달률을 자랑하는 채널입니다. 알림톡과 브랜드메시지를 활용해 고객에게 정확하게 메시지를 전달할 수 있으며, 특히 거래 관련 안내나 중요한 공지사항 전달에 효과적입니다.

4. SMS

가장 기본적인 CRM 마케팅 채널로, 핸드폰 문자메시지를 통해 앱을 설치하지 않은 고객에게도 도달할 수 있어 본인 인증이나 긴급 안내 등에 활용됩니다.

5. RCS

‍RCS(Rich Communication Services)는 기존 SMS의 진화된 형태로, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 동영상, 버튼, 카드형 레이아웃 등 풍부한 콘텐츠를 전송할 수 있는 차세대 메시징 서비스로, 실시간 양방향 소통을 통해 기존 SMS 대비 높은 전환율을 달성하기 위한 목적으로 활용됩니다.

6. 이메일

가장 전통적이면서도 여전히 강력한 CRM 채널입니다. 상대적으로 긴 메시지를 전달할 수 있고, 시각적으로 풍부한 콘텐츠를 구성할 수 있습니다. 뉴스레터, 프로모션 안내, 장바구니 이탈 방지 메시지 등 다양한 목적으로 활용됩니다.

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CRM 마케팅 실행 프로세스

1. 데이터 수집 및 통합

CRM 마케팅의 시작은 고객 데이터입니다. 회원 가입 정보, 구매 이력, 앱 내 행동, 웹사이트 방문 기록 등 다양한 접점에서 발생하는 데이터를 수집하고 통합해야 합니다. 이 과정에서 MMP나 CDP와 같은 데이터 통합 솔루션을 활용하면 효율적으로 데이터를 관리할 수 있습니다.
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2. 고객 세그먼테이션

수집한 데이터를 바탕으로 고객을 의미있는 그룹으로 나눕니다. 신규 가입자, 활성 유저, 휴면 고객, VIP 고객 등 행동 패턴과 특성에 따라 세그먼트를 구성합니다. 세그먼트가 정교할수록 더 효과적인 메시지를 전달할 수 있습니다.
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3. 메시지 개인화 및 자동화

각 세그먼트에 맞는 메시지를 설계합니다. 단순히 이름을 넣는 수준을 넘어, 고객의 최근 조회 상품, 구매 이력, 선호 카테고리 등을 활용해 실질적으로 관련성 높은 콘텐츠를 제공합니다. 이 과정을 자동화하면 마케터의 리소스를 크게 절감하면서도 대규모로 개인화를 구현할 수 있습니다.
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4. 성과 측정 및 최적화

발송한 메시지의 오픈율, 클릭률, 전환율을 측정하고 지속적으로 개선합니다. A/B 테스트를 통해 어떤 메시지, 어떤 시간대, 어떤 채널이 가장 효과적인지 파악하고, 이를 다음 캠페인에 반영합니다.

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CRM 솔루션 도입 체크리스트

CRM 솔루션을 선택할 때는 현재 우리 조직의 데이터 인프라, 마케팅 성숙도, 예산, 그리고 향후 확장 가능성을 종합적으로 고려해야 합니다. 단순히 기능이 많다고 좋은 것이 아니라, 우리 팀이 실제로 활용할 수 있는 수준의 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.

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1. 다른 마케팅 툴과의 연동 지원

기존에 사용하던 데이터 웨어하우스, 분석 도구, 광고 플랫폼 등과 원활하게 연동되는지 확인해야 합니다. 양방향 데이터 동기화를 지원하면 모든 마케팅 툴 간 데이터가 실시간으로 공유되어 통합된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

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2. 실시간 데이터 반영

‍고객의 행동에 즉각적으로 반응할 수 있어야 의미있는 전환을 만들어낼 수 있습니다. 스트리밍 아키텍처 기반의 솔루션이라면 고객이 특정 행동을 한 즉시(1초 미만) 데이터가 반영되어 적시에 메시지를 발송할 수 있습니다. 실시간 데이터 연동은 CRM 마케팅의 필수 요소입니다.

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3. 맞춤형 개인화 구현 가능 여부

‍단순한 {고객명}, {아이템명} 수준을 넘어 고객의 행동, 선호도, 구매 이력을 실시간으로 메시지에 반영할 수 있는지 확인해야 합니다.

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예를 들어 가장 대표적인 CRM 솔루션, 브레이즈의 Liquid 기능을 활용하면 고객의 최근 조회 상품, 장바구니 내역을 자동으로 메시지에 삽입할 수 있으며, Connected Content를 통해 외부 API 데이터(재고 현황, 날씨 정보, 환율 등)까지 실시간으로 연동해 더욱 정교한 개인화가 가능합니다.

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4. 비즈니스 환경에 적합한 다양한 메시지 채널 보유

‍국내 시장이라면 카카오톡, 글로벌 시장이라면 이메일과 SMS, 앱 서비스라면 푸시 알림과 인앱 메시지 등 우리 비즈니스에 필요한 채널을 지원하는지 확인해야 합니다. 하나의 플랫폼에서 모든 채널을 통합 관리할 수 있다면, 일관된 고객 경험을 제공하면서도 운영 효율을 크게 높일 수 있습니다.

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5. A/B 테스트 및 성과 측정 기능

‍메시지 문구, 발송 시간, 크리에이티브 등을 테스트하고 데이터 기반으로 의사결정할 수 있는 기능이 필수입니다. 실시간 대시보드를 통해 캠페인 성과를 즉시 확인하고, 필요시 즉각 조정할 수 있어야 합니다.

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CRM 마케팅에 대해 더 알아보고 싶다면

CRM 마케팅을 성공적으로 실행하기 위해서는 적합한 솔루션 선택이 중요합니다. 마티니에서는 CRM 마케팅 솔루션 선택 기준부터 실제 활용 사례, 그리고 브레이즈를 비롯한 다양한 솔루션에 대한 심층 정보를 제공하고 있습니다.

CRM 마케팅 전략 수립이나 솔루션 도입을 고민 중이라면, 지금 아래에서 마티니의 다른 콘텐츠도 함께 살펴보세요.

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CRM 마케팅 솔루션 도입을 검토하고 있다면? 지금 마티니와 함께 CRM을 시작해보세요. CRM 도입 문의 마티니 CRM 팀 더 알아보기

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‍마티니 CRM팀은 브레이즈와 같은 CRM 솔루션 도입을 지원하고
개인화된 캠페인을 실행하며, 자동화 환경을 구축하는 조직입니다.
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그 중 최영아, 김찬희님은 CRM팀의 파트 리더로서 팀을 이끌고 있는데요.
입사 2년 차, 1년 차에 다양한 CRM 캠페인을 리딩하고 내부 교육과 외부 컨퍼런스 발표까지 경험한 두 리더 분께, 마티니에서의 성장, CRM이라는 일, 그리고 함께 일하고 싶은 사람에 대해 들어보는 시간을 가졌습니다.

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마티니는 CRM을 ‘제대로’ 해볼 수 있는 팀이에요.

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Q. 마티니에 입사하게 된 계기와 처음 맡았던 업무는 무엇이었나요?

최영아:

다양한 버티컬의 CRM을 경험해 보고 싶었어요. 마티니는 대행사다 보니 여러 산업의 고객사를 경험할 수 있을 거라고 생각했고, 그 점이 가장 매력적이었어요.

입사 후에는 패션 커머스 ‘웍스아웃’ CRM 캠페인을 처음 맡았는데,
온보딩 교육을 들으면서 제가 알고 있던 Braze 활용이 정말 극히 일부였다는 걸 깨달았어요.

이전 회사에서는 단순히 푸시나 메시지를 발송하는 수준이었다면,
마티니에서는 유저 데이터를 기반으로 훨씬 정교한 개인화와 전략 설계가 가능하다는 걸 알게 됐죠.
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김찬희:

저는 기술적인 스킬을 채우고 싶어서 마티니를 선택했어요.

실제로 마티니에서 Liquid, Connected Content 교육을 듣고 기술적으로 부족한 부분을 할 수 있게 되면서 기획의 폭도 확 넓어졌습니다. 예전에는 머릿속 아이디어를 기술적으로 구현하지 못해 포기했다면, 이제는 생각한 것을 실제로 만들어낼 수 있게 된 거죠.
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입사하고 나서는 웍스아웃 캠페인을 인수인계 받았는데, 기존 캠페인을 새로운 시각으로 바라볼 수 있어서 재미있었어요. '이렇게도 해볼 수 있지 않을까?' 싶은 아이디어를 많이 제안했어요. 실제로 제 생각이 반영되고, 구현할 수 있게 되는 과정이 인상 깊었습니다.
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Q. 주니어에서 파트 리더가 되기까지, 가장 성장했다고 느낀 지점은 무엇이었나요?

최영아:

주니어일 때는 늘 질문을 하는 입장이었는데, 파트 리더가 되고 나서는 질문을 받는 입장이 되더라고요. 특히 파트원들이 던지는 질문 중에는 저도 미처 생각하지 못했던 포인트들이 많아서, 그럴 때마다 다시 찾아보고 공부하게 돼요.

예를 들면, iOS와 Android의 UX 차이 때문에 인앱 메시지 성과가 다르게 집계되는 케이스가 있었어요. iOS 유저다 보니 iOS 기준으로만 생각하면서 놓쳤던 지점이었죠.
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마티니는 팀 전체가 계속 배우려는 분위기라서, 이렇게 다양하고 자유롭게 오가는 질문들이 오히려 성장의 원동력이 되는 것 같아요.
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김찬희:

저는 하드 스킬과 소프트 스킬 모두 성장했다고 느껴요.

처음에는 ‘내 실무를 얼마나 잘하느냐’에만 집중했다면, 지금은 팀 전체를 보면서 ‘이 분은 어떤 일을 할 때 가장 잘할 수 있을까’도 함께 고민하게 됐어요. 리더가 되면서 실무의 전반적인 맥락을 빠르게 이해하고 파트원이 스스로 답을 찾을 수 있도록 질문을 던지는 역할이 중요하다는 것도 알게 됐고요.

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마티니 CRM 팀이 일하는 방법

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Q. 마티니에서 말하는 ‘CRM’은 어떤 일인가요?

김찬희:

마티니 CRM 팀은 단순히 메시지를 발송하는 팀이 아니에요. 고객의 경험을 설계해서 비즈니스 성장을 이끄는 일을 합니다.

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적지 않은 분들이 CRM을 '푸시 문구 잘 쓰는 일'로 생각하시는데, 사실 메시지는 수단일 뿐이에요. 진짜 중요한 건 '비즈니스 목표와 고객의 니즈가 만나는 지점'을 찾는 거죠.
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그 접점에 고객이 필요한 메시지를 보내서 서비스의 가치를 느끼게 하고, 결국 서비스 안에서의 고객 가치를 높이는 전 과정이 CRM이라고 생각해요.
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최영아:

맞아요, 저도 처음엔 CRM을 메시지 발송이라고 생각했어요. 그런데 일을 하다 보니 유저가 어디서 이탈하고, 어디서 전환되는지 분석하는 것부터 그 여정 전체를 설계하는 일이 모두 CRM이라는 걸 알게 됐어요.

구매 전환뿐만 아니라, 유저가 서비스를 계속 사용하도록 만드는 것 자체도 중요한 CRM의 역할이에요. 그래서 CRM은 굉장히 넓은 영역을 다루는 일이라고 생각해요.

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Q. 가장 기억에 남는 캠페인을 하나 꼽는다면요?

김찬희:

롯데ON '찜하기 유도' 캠페인이 가장 기억에 남아요. 전략과 전술이 모두 잘 먹혔던 케이스였거든요.

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우선 데이터 분석을 통해 '찜하기 행동이 구매 기여도가 높다'는 인사이트를 발견했어요.
이걸 HTML 기반 IAM을 잘 만드는 동료분께 공유했고, 그 분이 gif 형태의 움직이는 찜 유도 캠페인으로 구현해 주셨습니다.

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전략과 실행이 딱 맞아 떨어졌고, 전체 지표 개선까지 확인되니까 '이게 CRM의 재미구나' 싶었어요.
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최영아:

저는 버거킹 캠페인이 기억에 남습니다. 해당 캠페인의 경우 매달 반복되는 캠페인이 많아 담당자분들의 리소스가 많이 투입되고 있었어요.

저는 파트 리더가 되고 난 후 ‘이걸 왜 매번 새로 만들지?’라는 질문을 던졌고, 비효율을 감소시키기 위해 자동화 캠페인으로 구조를 바꾸면서 리소스를 크게 줄일 수 있었어요.

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이 경험을 통해 '파트원들이 더 중요한 일에 집중할 수 있게 됐다'라는 점에서 기억에 남아요.

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Q. 두 분이 생각하는 좋은 리더십은 무엇인가요?

김찬희:

사람이 뭘 할 때 동기부여를 받는지 파악하는 게 중요하다고 생각해요.
잘하는 일을 맡으면 성과도 나고 재미도 느끼거든요.
그래서 저는 파트원의 강점을 먼저 살리고, 부족한 부분은 함께 채워가는 방식을 선호합니다.
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또 리더의 가장 중요한 역할은 업무 분배라고 생각해요.
실무자였을 때는 일단 내 일부터 시작했는데, 리더가 되고 나서도 똑같이 하다가 깨달았어요. 내 일 먼저 하고 파트원들에게 업무를 맡기려니 벌써 퇴근 시간이더라고요.

'이러다 팀 전체가 비효율을 겪겠다' 싶어서,
파트원들의 리소스를 먼저 확인하고 적절히 분배한 뒤 제 일을 시작하는 방식으로 바꿨습니다.
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최영아:

저는 파트원들이 역량을 발휘하지 못하게 만드는 ‘걸림돌’을 제거하는 게 리더의 역할이라고 생각해요. 불필요한 반복 업무나 비효율적인 구조를 개선해서, 파트원들이 더 중요한 문제에 집중할 수 있게 만드는 게 중요하다고 느껴요.

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Q. 마티니 안에서 CRM팀은 어떤 조직/팀들과 가장 많이 협업하나요?
그리고 협업하면서 어떤 배움을 얻었나요?

김찬희:

CRM팀은 그로스팀과 가장 많이 협업해요. 사실 초반에는 협업이라기보다는 ‘요청’에 가까웠던 것 같아요. 분석이 필요할 때도 ‘이걸 요청해도 괜찮을까, 부담이 되진 않을까?’ 고민을 많이 했거든요.
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그런데 막상 같이 일해보니, 그로스팀에서도 굉장히 적극적으로 의견을 주셨어요. ‘이런 방식이 CRM팀에도 도움이 될 것 같다’는 피드백을 주시기도 했고요.
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그때 느꼈어요. 협업은 일을 넘기는 게 아니라,
각자가 잘하는 걸 섞어서 더 좋은 결과를 만드는 거구나 하고요.

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최영아:

저도 그로스팀과 협업이 가장 많은데, 연관 상품 분석이나 RFM 분석을 더 깊게 하고 싶을 때 그로스팀에서 아예 따로 세션을 열어 방법론을 공유해 주셨어요.

그 덕분에 이후에는 CRM팀 내부에서도 자체적으로 분석을 할 수 있는 역량이 생겼고,
그 외 더 고도화된 분석은 다시 그로스팀에 요청하는 식으로
서로 역할이 정리되면서 협업의 밀도가 훨씬 높아졌어요.
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함께 일하면서 CRM팀도 ‘그로스적인 시각’을 많이 갖게 된 것 같아요.

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서로 같이 성장하는 마티니 CRM 팀

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Q. 두 분이 함께 일하면서 서로에게서 배운 점이나 영향을 받은 점이 있다면요?

김찬희:

영아 님은 타임라인 관리와 계획을 정말 잘하세요. 저는 예전에는 ‘정해진 일정은 무조건 지켜야 한다’는 강박이 있어서 오히려 계획을 세우는 게 더 어려웠거든요. 그런데 영아 님과 건희 님(마티니 CRM 그룹 리더이자 COO)을 보면서 타임라인은 ‘내 일을 더 잘하기 위한 수단’이라는 관점으로 바뀌었고, 그 이후로는 계획을 훨씬 잘 활용할 수 있게 됐어요.
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최영아:

찬희 님의 아이디어 내는 방식이 정말 부러웠어요. 저는 정리하고 수렴하는 쪽에 가까운데, 찬희 님은 항상 새로운 시각에서 질문을 던지고 제안을 해주세요.

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웍스아웃 캠페인 때도 제가 세팅해 둔 걸 전혀 다른 관점에서 디벨롭해 주셨어요. 찬희 님과 협업하면서 사고를 확장해 아이디어를 내는 법을 많이 배우고 있어요. 카피를 쓰는 감각도 물론이고요.

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김찬희:

저는 원래 호기심이 많은 편이에요. ‘왜 이렇게 하지?’라는 질문을 계속 하다 보면 아이디어가 나오는 것 같아요. CRM팀에는 저처럼 아이디어에 강점이 있는 사람도 있고, 영아 님처럼 구조화와 실행에 강한 분들도 있어서 서로의 강점을 보면서 자연스럽게 성장할 수 있는 환경이라고 생각해요.

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Q. 마티니에 합류한 후, 얻게된 것들은 무엇이 있을까요?

‍김찬희:

기술적인 역량도 많이 달라졌지만, 가장 큰 변화는 태도라고 생각해요. 예전에는 ‘나무 한 그루를 어떻게 잘 보냐’에만 집중했다면, 지금은 숲을 보면서 관망할 수 있는 시각이 생겼어요.

마티니처럼 CRM 마케터가 많은 환경에서 ‘저 사람은 어떻게 일하지?’를 보면서 배울 수 있었던 게 제 시야를 넓혀준 가장 큰 계기였어요.

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최영아:

저는 커머스뿐만 아니라 라이프스타일, 금융, F&B 등 여러 버티컬 산업에 대한 경험이라고 생각해요. 산업을 경험하면서 시야가 정말 넓어졌어요.

그리고 비교적 이른 연차에 리더를 맡게 된 것, 외부 행사나 컨퍼런스에서 발표할 기회를 얻은 것도 마티니가 아니었다면 쉽지 않았을 거라고 생각해요. 리더가 되면서 ‘이제는 내가 나서서 해봐야겠다’는 생각도 자연스럽게 들었고요.

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Q. 꼭 지키고 싶은 팀 문화가 있다면요?

최영아:

계속 배우고, 배운 걸 공유하는 문화요. 팀 내 공유회도 정기적으로 열리고, 다른 팀과 함께하는 세션도 있어서 계속 자극을 받고 시야를 넓힐 수 있어요. 이 문화는 절대 없어지면 안 된다고 생각해요.

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김찬희:

저도 영아님 의견에 동의해요. 조금 더하자면 슬랙 질문 채널, 팀 미팅, 레퍼런스 문서까지 ‘공유하는 구조’가 자연스럽게 녹아 있어요. 모르는 걸 숨기지 않고 질문할 수 있는 분위기가 정말 큰 장점이에요.

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‍마티니 CRM 팀에서 이런 분들을 기다리고 있어요.

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Q. 마티니 CRM팀과 함께하고 싶은 사람은 어떤 모습일까요?

김찬희:

CRM에 진짜 관심이 있는 분이면 좋겠어요.
그리고 논리적으로 생각하고, 본인이 잘하는 것과 부족한 걸 스스로 아는 분이면 더 좋아요.
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최영아:

CRM을 ‘어떻게 하면 더 잘할 수 있을까’까지 고민해본 분이면 좋겠어요.
그리고 계속 배우려는 의지가 있는 분이라면, 마티니에서 정말 많이 성장하실 수 있을 거예요.

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Q. 만약 지금 마티니에 합류한다면 3개월 · 6개월 · 1년 동안 어떤 경험들을 해볼 수 있을까요?
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입사 후 3개월 : 배운 걸 바로 적용해보는 시간

마티니의 CRM 온보딩은 단순한 이론 교육에 그치지 않습니다.

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체계적으로 구성된 교육 커리큘럼을 통해  CRM 툴, 데이터 해석, 캠페인 구조를 이해하고 배운 내용을 실제 캠페인에 바로 적용해보는 경험을 합니다. 이 시기에는 ‘아는 것’과 ‘할 수 있는 것’의 간극을 빠르게 줄이며 CRM 실무의 기본기를 단단히 다지는 데 집중합니다.

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입사 후 6개월 : 부족한 지점을 스스로 인지하고, 채워나가는 시간

업무를 반복하며 ‘내가 어디에서 막히는지’, ‘무엇이 아직 부족한지’가 보이기 시작합니다.
이 시기에는 주변 동료들이 어떻게 일하는지 관찰하고, 직접 시도해보고, 시행착오를 겪으며 자신만의 일하는 방식을 만들어 갑니다.

마티니에서는 실패를 숨기기보다 공유하고,
그 과정에서 더 빠르게 성장하는 문화를 경험하게 됩니다.

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입사 후 1년 : 잘하는 걸 더 잘할 수 있는 역할을 맡는 시점

1년이 지나면 기본적인 CRM 역량은 자연스럽게 자리 잡고,
본인이 잘하는 영역을 중심으로 더 큰 역할을 맡게 됩니다.

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캠페인을 리딩하거나, 후배에게 노하우를 공유하고 내부 교육에 참여하는 등
‘혼자 잘하는 사람’을 넘어 팀에 영향을 주는 역할을 경험하게 됩니다.

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‍마티니 CRM 팀이 더 궁금하다면?

마티니 CRM 팀은 단순히 캠페인을 실행하는 팀이 아니라, 고객 경험을 설계하고 비즈니스 성장을 고민하는 팀입니다. 잘하는 실무자에 머무르지 않고, '왜 이 전략이 필요한지' 질문하고 설명할 수 있는 사람으로 성장합니다.
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혼자 잘하는 것보다 함께 더 좋은 결과를 만드는 법을 배우고 같이 성장하고 싶은 분이라면, 마티니 CRM 팀에서 그 다음 단계를 시작해 보세요.

마티니 CRM 팀에서 함께하실 열정있는 동료분들을 모십니다. '혼자'가 아닌 '같이' 성장할 수 있는 기회, 지금 마티니 CRM 팀에 지원해보세요. 채용공고 바로 가기 마티니 CRM 팀 더 알아보기

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브레이즈(Braze): 고객 참여(Engagement) 플랫폼

많은 기업에서 ‘신규 고객 획득(Acquisition)’ 만큼이나 공을 들이는 분야가 바로 ‘기존 고객 유지(Retention)’입니다. 고객과의 접점을 관리하고 개인화된 경험을 제공하는 CRM(고객 관계 관리) 솔루션 중 전세계적으로 가장 주목받는 솔루션이 바로 ‘브레이즈(Braze)’입니다.

• 주요 고객사: 국내에서는 올리브영, 당근마켓, 네이버웹툰, 버거킹, 컬리(Kurly) 등이 브레이즈를 활용해 고객 관계를 관리하고 있습니다.
• 성장 배경: 2021년 나스닥(NASDAQ) 상장에 성공하며 기술력을 입증했으며, 가트너 매직 쿼드런트(Gartner Magic Quadrant)에서 고객 경험 분야 리더로 꾸준히 선정되고 있습니다.

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브레이즈 핵심 기능

1. 채널 오케스트레이션 (Canvas)

브레이즈의 핵심적인 기능인 ‘Canvas(캔버스)’ 기능은 고객 여정을 시각화하여 설계할 수 있도록 돕는 기능입니다. 앱 푸시, 인앱 메시지(IAM), 이메일, 카카오톡 등 다양한 채널을 하나의 흐름으로 연결하여 고객에게 적합한 채널로, 적절한 시점에 메시지가 나갈 수 있도록 자동화할 수 있습니다.

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2. 실시간 데이터 연동

브레이즈에서는 고객의 최근 조회 상품, 장바구니 내역, 선호 카테고리 등을 ‘Liquid(리퀴드)’를 활용해 실시간으로 메시지에 녹여낼 수 있습니다. 또한 ‘Connected Content(커넥티드 콘텐트)’를 같이 활용하면 외부 데이터도 API를 활용하여 실시간으로 연동해 더욱 다채로운 메시지 구성이 가능합니다.

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4. AI를 활용한 예측, 최적화

• Predictive Churn: 이탈 가능성이 높은 고객을 미리 예측합니다.
• Intelligent Timing: 각 고객이 메시지를 확인할 확률이 가장 높은 시간대에 발송합니다.
• Selection Optimization: 가장 효율이 좋을 것으로 예상되는 메시지 변형을 자동으로 배분합니다.

브레이즈는 이외에도 다양한 AI 기능을 지속적으로 업데이트 하면서, 마케터들이 더 효율적으로 CRM 전략을 구상하고 실행할 수 있도록 돕고 있습니다.

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브레이즈 특장점

많은 기업이 국내외 다양한 CRM 솔루션 사이에서 고민하지만, 결국 브레이즈를 선택하는 이유는 명확합니다.

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1. 강력한 자동화 기능

모든 솔루션이 ‘마케팅 자동화’를 지원한다고 말하지만, 실질적으로 리소스를 절감하는 수준의 자동화를 제공하는 솔루션은 많지 않습니다. 브레이즈의 Canvas는, 고객 행동에 따라 실시간으로 분기되는 수천 개의 여정을 단일 워크플로우로 자동화합니다. 특히 반복적인 운영 업무를 대체하는 ‘자동 업데이트 세그먼트’와 인지 부하를 줄여주는 ‘라이브 여정 시각화’를 통해 마케터의 수동 리소스를 최소화합니다.

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2. 수준 높은 AI 기능 및 머신러닝 통합

타 솔루션이 외부 AI 모델을 연결하는 데 그치는 수준이라면, 브레이즈는 플랫폼 자체에 AI 기능이 깊숙이 통합되어 있습니다. 마케터가 복잡한 기술 지식 없이도 브레이즈를 통해 개인화 타겟팅, 발송 시간 최적화 등을 구현할 수 있도록 되어 있어 리소스 절감 효과가 큽니다.

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3. 독보적인 안정성

브레이즈는 전 세계 수천 개의 글로벌 기업이 사용하는 만큼, 대규모 트래픽 처리와 보안 측면에서 압도적인 안정성을 자랑합니다. 끊김 없는 서비스 가용성을 바탕으로, 마케팅 캠페인이 집중되는 피크 타임에도 지연 없는 메시지 발송을 보장합니다.

특히 이러한 글로벌 수준의 강력한 인프라 위에, 한국 시장의 필수 CRM 채널 중 하나인 ‘카카오톡’을 새로 연동하면서 이제 브레이즈 캔버스 내에서도 카카오톡을 활용할 수 있게 되었습니다.

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4. 마케팅 환경 변화에 따른 기능 업데이트

브레이즈는 많은 고객사를 보유하고 있는 만큼 꾸준히 기능을 발전시켜 나가고 있습니다. 최신 마케팅 트렌드와 기술 변화에 가장 빠르게 대응하며, 한 번의 도입으로 계속 발전된 기능을 사용할 수 있습니다.

브레이즈, 믿을 수 있는 전문가와 상담하세요 지금 아래 버튼을 눌러 브레이즈 전문가 마티니에게 도움을 받아보세요. 컨설팅 문의하기 마티니 더 알아보기

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Ask Amplitude: AI 비서로 데이터 분석을 더 쉽게

데이터를 분석하다 보면 ‘이 질문에 답하려면 어떤 차트를 만들어야 할까?’라는 고민을 자주 하게 됩니다. 앰플리튜드(Amplitude)는 이러한 고민을 덜어주기 위해 Ask Amplitude를 선보였습니다.
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Ask Amplitude는 사용자가 자연어로 질문을 입력하면, 곧바로 적합한 차트를 생성하고 인사이트를 제공합니다. 지금부터 Ask Amplitude를 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지, 구체적인 사례를 통해 살펴보겠습니다.

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사용자의 질문을 적용 가능한 인사이트로

행동 데이터의 핵심 가치는 질문에 답하고, 의사 결정에 필요한 인사이트를 도출하는 데 있습니다. 그러나 지금까지 앰플리튜드를 사용하는 많은 사용자들은 제품 UI에서 차트를 단계별로 직접 구성해야 했습니다.

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이제 Ask Amplitude를 통해 이러한 복잡한 차트 작성 과정을 대폭 간소화할 수 있습니다. 여러 단계를 거쳐 차트를 구성할 필요 없이, 아래 예시처럼 궁금한 내용을 질문 형태로 입력하기만 하면 됩니다.

Ask Amplitude는 질문을 이해하고, 적절한 차트 유형과 이벤트, 속성을 자동으로 선택해 결과를 보여줍니다. Amplitude AI Agent 기능과 함께 활용하면, 데이터 분석에 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다.

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실무자를 위한 AI 비서

Ask Amplitude는 데이터팀에 의존하지 않고도 누구나 스스로 데이터를 탐색할 수 있도록 설계되었습니다. 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라, 실무자가 제품 데이터를 직접 활용할 수 있도록 돕습니다.

예를 들어 ‘사용자 가입부터 노래 또는 영상 구매까지의 퍼널 전환율은 어떻게 되나요?’라고 질문했다고 가정해 보겠습니다.

Ask Amplitude는 전환율 수치만 제공하는 데서 그치지 않고, A/B 테스트 가입 그룹별로 데이터를 분할하고, 전날 대비 지표를 비교하며, 첫 단계에서 안드로이드(Android)와 iOS 플랫폼만 필터링하는 방법까지 함께 보여줍니다.

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또한 자연어 기반으로 데이터 분석을 구성할 수 있게 되면서, 실무자가 필요한 시점에 직접 서비스 데이터를 분석하고 인사이트를 도출할 수 있게 되었습니다. 이렇게 생성된 차트는 단순한 보고용 결과가 아니라, 실무자가 스스로 지식을 쌓고 다음 질문에 주도적으로 답할 수 있는 토대가 됩니다.

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더 쉬운 데이터 분석을 위한 더 정확한 관리

편리함만을 이유로 AI가 차트를 무분별하게 생성하게 두면 문제가 발생할 수 있습니다. 비슷한 내용의 차트가 여러 개가 있으면, 오히려 어떤 차트를 신뢰해야 할지 판단하기 어려워지기 때문입니다.

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Ask Amplitude는 시맨틱 검색을 활용해 이러한 문제를 방지합니다. 새로운 차트를 만들기 전에 먼저 앰플리튜드 내에 이미 존재하는 콘텐츠를 검색하고, 동료들이 만들고 검증한 차트 중 유사한 것이 있는지부터 확인합니다.

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이러한 검색 기법은 ‘스트리밍된 비디오 시간’과 ‘총 시청 시간’처럼 표현은 다르지만 같은 의미를 가진 용어까지 인식합니다. 덕분에 사용자는 대부분의 경우 새로운 차트를 추가로 생성하지 않고도 필요한 콘텐츠를 찾을 수 있으며, 앰플리튜드 내 콘텐츠의 품질과 신뢰도를 함께 유지할 수 있습니다.

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마티니는 앰플리튜드를 활용해 고객사가 데이터에서 인사이트를 얻고, 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 돕고 있습니다. 데이터 환경을 구축하고 마케팅 성과를 높이고 싶다면, 지금 바로 마티니와 만나보세요.

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실무자에게 적합한 데이터 분석 솔루션을 찾고 있다면? 앰플리튜드 도입을 검토하고 있다면, 지금 바로 마티니와 만나보세요. 컨설팅 문의하기 마티니 더 알아보기

1. 왜 광고 소재 테스트가 중요한가

마케터라면 한 번쯤 이런 고민을 해보셨을 겁니다.

“브랜드 메시지는 통제가 쉬운 정적형 소재가 낫지 않을까?”

“효율을 높이려면 반응형이 답이지 않을까?”

우리는 흔히 정적형 소재를 ‘안전한 선택’, 반응형 소재를 ‘효율적인 선택’ 정도로 단순화합니다. 하지만 실제 데이터를 기반으로 보면, 이 구분은 생각보다 더 입체적인 이야기를 보여줍니다.

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참고 | 정적형 소재, 반응형 소재란?

정적형 소재

• 직접 업로드한 고정된 이미지로만 노출
• 브랜드 통일성 유지에 유리
• 레이아웃이 고정돼 메시지 관리가 용이
• 하지만 자동 최적화 폭이 좁아 성과 변동성은 적지만 확장력은 제한적

반응형 소재

• 이미지・영상・문구 등 다양한 요소를 조합해 자동으로 여러 버전 생성
• 지면・디바이스별로 자동 최적화
• 성과 우수 조합 중심으로 빠르게 학습
• 다만 브랜드 가이드를 세밀하게 컨트롤하기는 상대적으로 어려움

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2. 실험 설계

• 플랫폼: 크리테오(Criteo)
• 운영 방식: 동일 캠페인 그룹 안에 정적형 소재와 반응형 소재를 함께 세팅
• 조건: 동일 타겟팅, 동일 기간, 유사 예산 환경
• 목표 지표: CTR, CVR, CPA, ROAS

즉, 이번 실험은 정적형과 반응형을 각각 따로 운영한 것이 아니라, 동일한 그룹 환경에서 나란히 성과 차이를 검증한 케이스입니다. 반응형에는 기존 정적 이미지뿐만 아니라 영상·텍스트 조합까지 포함되어, 자동 최적화와 소재 확장의 효과를 동시에 살펴볼 수 있었습니다.

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3. 테스트 결과

데이터는 분명했습니다.

즉, 반응형은 광고비를 더 많이 소진했음에도 불구하고, 효율 지표(ROAS·CVR)까지 개선되었습니다.

이는 곧 예산 확대와 효율 개선을 동시에 달성할 수 있는 운영 구조가 반응형 소재에서 구현되었음을 보여줍니다.

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특히 반응형 소재 투입 이후, 캠페인 매출 구조가 점차 반응형 중심으로 이동하는 흐름이 뚜렷하게 나타났습니다.

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4. 왜 반응형 소재가 더 효과적일까?

반응형 크리에이티브라는 포맷 자체의 구조적 강점에서 비롯됩니다.

• 다양한 조합을 자동으로 테스트하며 학습 속도가 빠름
• 성과 좋은 조합이 발견되면 예산 집중이 즉시 일어남
• 다양한 사이즈·레이아웃을 자동 생성 → 지면 확장성 증가
• 사용자 행동 기반으로 적합한 조합이 노출될 가능성 증가

즉, 반응형은 더 많은 테스트 → 더 빠른 학습 → 더 정교한 최적화라는 선순환 구조를 갖습니다.

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5. 마케터가 얻을 수 있는 교훈

📊 데이터 기반 인사이트

• 성과 측면에서 반응형 우위: CTR은 유사했지만, CVR·매출·ROAS에서 반응형이 뚜렷한 우위를 보였습니다.

• 예산 확대와 효율 개선의 동시 달성: 시스템은 성과가 좋은 소재에 예산을 집중시키므로, 반응형 소재는 ‘예산 확대’ 자체가 곧 효율 향상으로 이어질 수 있습니다.

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💡 실무 적용 제안

• 정적형 소재의 역할은 여전히 존재: 브랜드 메시지 통제, 톤앤매너 유지, 특정 메시지 강조 측면에서는 정적형 소재가 필요합니다.

• 현실적인 운영 전략: 데이터가 반응형의 우위를 보여주더라도, 실무적으로는 정적형을 브랜딩용, 반응형을 성과·확장용으로 병행하는 전략이 유효할 수 있습니다.

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정적형과 반응형은 경쟁 관계가 아니라, 서로 다른 목적을 가진 크리에이티브 포트폴리오 요소입니다.

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6. 결론

이번 실험은 데이터 관점에서 '반응형이 성과적으로 우위에 있다'는 사실을 명확히 보여줍니다.

동시에, 캠페인을 운영하는 마케터라면 브랜드 메시지 통제를 위한 정적형 소재의 필요성도 고려하지 않을 수 없습니다.

정리하자면,

• 데이터 인사이트: 효율은 반응형이 앞선다.
• 실무 적용: 정적형은 메시지 통제, 반응형은 효율·확장성 → 두 가지를 상황에 맞게 조합해야 한다.

결국 ROI를 높이는 열쇠는 정적형과 반응형을 이분법적으로 나누는 것이 아니라, 두 가지를 어떻게 조합하느냐에 달려 있습니다.